pinecone-help

Pinecone Skills — ヘルプと概要

Pinecone は、本番環境で大規模な高精度かつ高性能な AI アプリケーションを構築するための、主要なベクトルデータベースです。セマンティック検索、検索拡張生成、レコメンデーションシステム、エージェント型アプリケーションの構築に役立ちます。

利用を開始するために必要な情報と、利用可能なスキルの概要を以下にまとめています。

<<invoke_any_skill>>

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必要なもの

必須

• Pinecone アカウント — https://app.pinecone.io/?sessionType=signup で無料で作成できます
• API キー — サインアップ後に Pinecone コンソールで作成し、この環境で利用できるようにします。 <<api_key_setup>>

任意（機能をさらに利用できます）

ツール	できること	インストール
Pinecone MCP server	コードを書かずに、AI エージェント／IDE から Pinecone を直接利用できます	セットアップガイド
Pinecone CLI (pc)	ターミナルからすべてのインデックスタイプを管理し、一括操作、バックアップ、CI/CD を実行できます	brew tap pinecone-io/tap && brew install pinecone-io/tap/pinecone
uv	これらのスキルに含まれるパッケージ化された Python スクリプトを実行できます	uv をインストール

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利用可能なスキル

スキル	内容
pinecone-quickstart	インデックスの作成、データのアップロード、最初の検索の実行を順を追って説明します
pinecone-query	Pinecone MCP を介して、自然言語のテキストで統合インデックスを検索します
pinecone-cli	Pinecone CLI (pc) を使って、ターミナルからインデックスとベクトルを管理します
pinecone-assistant	引用付きのドキュメント Q&A に対応する Pinecone Assistants を作成、管理し、チャットできます
pinecone-mcp	Pinecone MCP サーバーのすべてのツールとそのパラメーターに関するリファレンスです
pinecone-full-text-search	全文検索インデックスを構築します — スキーマ設計、安全な一括取り込み、クエリの構築（テキストマッチとメタデータフィルターを使った text ／ query_string ／密ベクトル／疎ベクトルのスコアリング）。ドキュメントスキーマ API（2026-07）；pinecone Python SDK ≥ 10.0.0 が必要です。
pinecone-docs	トピック別に整理された、Pinecone 公式ドキュメントへの厳選リンクです
pinecone-n8n	ベストプラクティスやワークフロー JSON の完全な生成を含め、Pinecone Assistant ノードまたは Pinecone Vector Store ノードを使った n8n ワークフローを構築します

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どのスキルを使えばよいですか？

初めて利用しますか？ → pinecone-quickstart

既存のインデックスを検索したいですか？

• 統合インデックス（組み込みの埋め込みモデル）→ pinecone-query（MCP を使用）
• その他のインデックスタイプ → pinecone-cli

ドキュメントと Q&A を扱いますか？ → pinecone-assistant

全文検索インデックスを構築しますか（BM25 形式のキーワード／フレーズマッチング。密ベクトルまたは疎ベクトルとの組み合わせも可能）？ → pinecone-full-text-search（ドキュメントスキーマ API。pinecone Python SDK ≥ 10.0.0 が必要です）

Pinecone を使った n8n ワークフロー（RAG パイプライン、ドキュメントとのチャット）を構築しますか？ → pinecone-n8n

インデックスの管理、ベクトルの一括アップロード、ワークフローの自動化が必要ですか？ → pinecone-cli

API パラメーターや SDK の使い方を調べますか？ → pinecone-docs

利用可能な MCP ツールを確認しますか？ → pinecone-mcp